提升小样本语义分割的新方法——基于先验的边缘特征增强网络 在人工智能领域，语义分割（semantic segmentation）是计算机视觉中的一项核心技术，其目的是为图像中的每个像素赋予语义类别标签。然而，传统的语义分割方法依赖大量的标注数据进行训练，这在实际应用中局限于标注样本数据不足的场景。例如，医学影像分析和自动驾驶中，需要对少数数据类别进行分割，获取精确的分割结果。在此背景下，小样本语义分割（Few-Shot Semantic Segmentation, 简称FSS）作为一种新兴技术得到了研究者的广泛关注，旨在在少量标注样本的条件下实现高质量的语义分割。 然而，与普通语义分割模型相比，小样本语义分割在目标边界预测的准确性上仍然表现不足。原因在于，当样本极其有限时，模型从查询（que...